基于聚类分析的我国GDP研究

发布时间：2023-03-21 19:40

　　国内生产总值(GDP)作为国民经济核算的核心指标,一直都是各个学科研究的热点问题。本文基于多元统计分析中的聚类分析算法,针对我国各个省份的几类主要GDP数据指标做了多方面的研究,并作出实证分析。论文首先介绍了聚类分析的各类算法,重点介绍了两种系统聚类法(中间距离法和类平均法)以及K-均值聚类算法的相关理论,并引入了Dunn指数,作为衡量聚类效果的指标,以便对上述三种聚类算法进行对比。然后,本文选取了我国31个省份近20年的人均GDP数据,运用三种聚类分析算法先对所有省份按照人均GDP数据进行分类,经过对比Dunn指数发现,K-均值算法的聚类效果最好,因此,此算法被应用到本文的后续内容,作为本文用到的最主要算法。另外,本文针对各省份的总GDP数据也作出了聚类分析,并将此分类结果与人均GDP数据的分类结果作出对比,发现这两种结果确实存在一定的差异性:在总GDP方面,东部地区的沿海省份具备明显的优势,占据了最优类别或中等类别;在人均GDP方面,直辖市则在很大程度上避免了人口带来的负担,所以自然而然地占据了最优类别。但是,西部地区的大部分省份这两项指标都处于落后类别,区域发展不协调的局面需要得...

【文章页数】：90 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
中文摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
    1.1 研究背景与意义
    1.2 研究现状
    1.3 论文的基本内容与研究方法
第二章 聚类分析简介
    2.1 聚类分析概述
        2.1.1 聚类分析的定义
        2.1.2 聚类分析的算法
        2.1.3 聚类分析的应用
    2.2 系统聚类法
        2.2.1 数据的标准化
        2.2.2 点间距离的定义
        2.2.3 类间距离的定义
        2.2.4 确定分类个数
        2.2.5 小结
    2.3 K-均值算法
    2.4 聚类结果的评估
第三章 各省份人均GDP及总GDP数据的聚类分析
    3.1 各省份人均GDP的中间距离法聚类分析
        3.1.1 数据选取
        3.1.2 聚类过程
        3.1.3 确定分类个数
        3.1.4 Dunn指数计算
    3.2 各省份人均GDP的类平均法聚类分析
        3.2.1 聚类过程
        3.2.2 确定分类个数
        3.2.3 Dunn指数计算
    3.3 各省份人均GDP的K-均值法聚类分析
        3.3.1 聚类过程
        3.3.2 聚类结果
        3.3.3 Dunn指数计算
    3.4 聚类方法比较与结果分析
        3.4.1 聚类方法比较
        3.4.2 聚类结果分析
    3.5 各省份总GDP的聚类分析
        3.5.1 数据选取
        3.5.2 聚类过程
        3.5.3 聚类结果
        3.5.4 聚类分析评价
    3.6 小结
第四章 各省份GDP数据的分行业聚类及结构聚类
    4.1 关于第一产业增加值的聚类分析
        4.1.1 数据选取
        4.1.2 聚类过程与结果
        4.1.3 聚类分析评价
    4.2 关于第二产业增加值的聚类分析
        4.2.1 数据选取
        4.2.2 聚类过程与结果
        4.2.3 聚类分析评价
    4.3 关于第三产业增加值的聚类分析
        4.3.1 数据选取
        4.3.2 聚类过程与结果
        4.3.3 聚类分析评价
    4.4 关于各省份GDP结构的聚类分析
        4.4.1 数据选取与处理
        4.4.2 聚类过程与结果
        4.4.3 聚类分析评价
第五章 基于g-期望的若干不等式
    5.1 引言
    5.2 预备知识
    5.3 主要结果
第六章 结论与展望
附录
参考文献
致谢
学位论文评阅及答辩情况表



本文编号：3767173